Yufis Azhar – Teknik Informatika - UMM ALGORITMA GENETIKA Yufis Azhar – Teknik Informatika - UMM
Overview Introduction GA Komponen-komponen GA Contoh Aplikasi AG Kesimpulan
Introduction Algoritma Genetika pada dasarnya adalah algoritma yang berfungsi untuk optimasi Didasarkan pada Seleksi alamiah dan Genetika alamiah
Seleksi Alamiah & Genetika Alamiah
Individu, Kromosom dan Gen Gen A1 Gen A3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Gen A2 Kromosom A Kromosom B Kromosom C Individu 1
Komponen-komponen GA Individu Nilai Fitness dan Seleksi Parent Pindah Silang (Crossover) Mutasi
Individu Untuk dapat diproses menggunakan GA, suatu masalah harus dikonversi dulu ke bentuk individu Misal untuk kasus TSP, maka individu bisa disusun dari urutan kota yang dipilih untuk dilalui 3 5 3 5 1 1 7 7 2 2 4 4 6 6 Individu 1 Individu 2 1 3 5 7 6 4 2 1 3 2 4 6 7 5
Nilai Fitness dan Seleksi parent Nilai fitness adalah suatu nilai yang digunakan untuk menentukan apakah suatu individu layak menjadi parent atau tidak Metode seleksi parent dilakukan dengan metode Roulette Wheel P1 f=10 P2 f=30 P3 f=50 P4 f=10
Crossover Pindah silang Gen antar 2 individu yang berbeda Jenis Crossover 1-point crossover Multipoint crossover Contoh 1-point crossover
Mutasi Tiap gene berubah secara independen Jenis mutasi Mutasi tingkat individu Mutasi tingkat kromosom Mutasi tingkat gen Contoh mutasi tingkat gen